基于專家知識庫的品牌模型的選擇

袁有風

（鄧州市糧食局，河南 鄧州 474150）

0 引言

從上個世紀開始，市場營銷和行為經濟學的學者對消費者行為和決策過程有濃厚的興趣。學者們采用了多種不同的方法，進行了大量的研究，對消費者做購買決策的不同方式進行描述，為其建立模型和做出預測。

霍爾及布朗（Hoyer-Brown）等人認為：消費者在實施最終的購買行動之前，已經形成了對某些商品的消費偏好，臨時起意產生購買沖動的消費者畢竟是少數。偏好作為消費者的一種心理情結，往往受到個體心理特征、對商品相關知識的了解程度及外界購物環境變化的影響，也就是說消費者的偏好在一段時間內不是一成不變的，而是動態變化的。

在過去二十年中，信息技術和計算機科學的快速發展導致決策支持系統的整合，采用的整合工具為人工智能類，如專家系統和基于知識的決策支持系統。專家系統可提供以下方面的幫助：（1）為解讀從數學模型中導出的結果提供支持；（2）為構成以上那些模型應用的基礎的基本假設提供幫助；（3）提供建議，幫助決策者更好的理解所面對的不同解決方案。

本文提出的方案是開發一個知識庫，為選用品牌選擇模型提供幫助，它可以被并入一個基于知識的決策支持系統（KBDSS）中。在本文中，展示了如何用相應的知識庫選用品牌選擇模式。建立的模型基于以下兩個因素：（1）消費者的行為，通過賦予效用的分布范圍和類型來度量；（2）特定品牌選擇模型對某些類型的消費者行為的實用性的觀察結果。

1 基于多準則的效用評估

當消費者決定從一系列構成“市場”產品（替代品）中購買某種產品時，他們在作出決策。他們的決策通常基于多重準則。根據Fishbein和Lancaster，消費者常常將產品與一系列屬性關聯起來。這說明消費者通常會將產品的多種特征納入考慮，并用他們在腦中構建了一個偏好模型。在消費者心中，對于每種產品這些標準都有一個分值（盡管可能是抽象的值）。其中一些標準會比另外一些標準得到更高的重視程度。所有標準的分值會被綜合成一個偏好結構。這個偏好模型會將每個產品所有標準獲取的值累計起來，得到一個偏好排序。根據這個模型，消費者最終做出決定購買哪種產品，放棄哪種產品。

個體消費者（或者具有相同行為的消費者子集）具有不同的消費態度和偏好，使用不同的決策類型做出購買決策。因為消費者是通過對多重標準在潛意識里賦值最終做出決策，因此本研究的目標是：當我們得到關于消費者的多準則評價的外顯知識時，描述過程，預測結果（決策）。

消費者會根據多重準則和潛意識里給每個產品賦予效用值來評價決策方案。多準則UTASTAR法，一種對原UTA法做了改進的方法，被用于評價這些效用值。通過市場調查獲取源數據。用一份專門設計的調查問卷來記錄消費者對產品特定特征的偏好，如質量、包裝、形象，等。每個消費者都要填寫一份多準則表格。表格中的列包含不同的決策方案（產品），行包含用于評價這些方案的標準。因此，這個多準則矩陣的每個元素都包含消費者對相應方案和標準的主觀判斷。另外，消費者會根據自己的偏好，對所有的產品進行排序，給出偏好的累積度量。

UTASTAR法會為每個消費者評估累計值或效用函數u(g)，該函數會盡可能與基于消費者偏好的決策方案的初始弱序一致，其中g=(g1,g2,…,gn)T是標準的向量，消費者用這些標準評價所有被試驗的產品。最終得出的累計效用函數如下：

其中，ui(gi)，i=1,2,…,n是標準gi的邊際效用，正常情況下介于0到1之間；wi，i=1,2,…,n是一個正數，表示第i個標準的權重wi=1。

UTASTAR法展示了市場決策中某些非常有趣的特征。首先，它僅需要從消費者處網羅到少量信息。這對市場調查而言十分重要，因為誰都沒有時間和耐心去一一詢問所有消費者。其次，該方法既可處理定量數據也可處理定性數據。再次，該方法推算的效用模型盡可能的與消費者的初始偏好序列一致。這說明最終得到的效用函數將能以讓人滿意的準確程度描述市場的“真實”狀態。最后，該方法計算出邊際效用函數和標準的權重，使分析員可以發現和度量產品每個顯著特征的重要程度。

2 知識庫的開發

研究效用值的分布情況能讓我們界定不同消費者行為的類別。決策者卻很難考慮到所有影響他選用最適品牌選擇模型的因素。更有效率的方法是建立一套簡單的“如果……那么”的描述消費者行為的規則，為選擇合適的模型提供依據。這些規則可以輕易的被一個基于知識的決策系統所采用，形成一個附加工具，為市場環境提供最真切的描述。另外，決策者可以只專注于分析消費者行為，通過接受知識庫的建議的方式，而無需通過挖掘細節的方式。

考慮到前面詳細分析的問題，我們可以基于以下兩個考慮因素建立規則：（1）首先，效用δ的范圍構成消費者購買決策的決定性因素；（2）偏斜系數和峰態系數的值描述了相同δ值范圍內的不同的消費者行為。

經驗表明，品牌選擇模型呈現了不同的分類能力。每種模型以一種更有效的方式代表某特定類別的消費者態度。因此，如果我們能為每個消費者適用一個最能描述他/她的偏好的品牌選擇模型，那么分析很可能會產生更好的結果。

上述公式展示了根據分類能力升序排列的品牌選擇模型。McFadden-1模型展示了所有在考慮內的模型中分類能力最弱的那一個；而最大效用值模型則展示了最強的分類能力。最后一個模型被用來描述客戶無法選擇產品的特定情況。

在考慮參數值和品牌選擇模型的不同特征的情況下，建立一個含15條規則的知識庫：

Rule 1：If Delta=2 and Skew≤0.25 and Kurt≥-0.25 and Kurt≤-0.5 Then Model=1

Rule 2：If Delta=2 and Skew≤0.25 and Skew≥-0.25 and Kurt≤0.5 and Kurt≥-0.5 Then Model=2

Rule 3：If Delta=2 and Skew≤0.25 and Skew≥-0.25 and Kurt＞ 0.5 Then Model=3

Rule 4：If Delta=2 and Skew ＞ 0.25 and Kurt＜ -0.5 Then Model=2

Rule 5：If Delta=2 and Skew ＞ 0.25 and Kurt≤0.5 and Kurt≥-0.5 Then Model=3

Rule 6：If Delta=3 and Skew ＞ 0.25 and Kurt＞ 0.5 Then Model=4

Rule 7：If Delta=3 and Skew≤-0.25 and Kurt＜ -0.5 Then Model=3

Rule 8：If Delta=3 and Skew ＞ 0.25 and Kurt≤0.5 and Kurt≥-0.5 Then Model=4

Rule 9：If Delta=3 and Skew ＜-0.25 and Kurt＞0.5 Then Model=5

Rule 10：If Delta=3 and Skew ＞0.25 and Kurt＞0.5 and Kurt＞ -0.5 Then Model=4

Rule 11：If Delta=4 and Skew≤0.25 and Skew≥-0.25 and Kurt≤0.5 and Kurt≥-0.5 Then Model=5

Rule 12：If Delta=4 and Skew≤0.25 and Skew≥-0.25 and Kurt＞ 0.5 Then Model=4

Rule 13：If Delta=4 and Skew ＞0.25 and Kurt＜-0.5 Then Model=5

Rule 14：If Delta=4 and Skew ＞ 0.25 and Kurt≤0.5 and Kurt≥-0.5 Then Model=6

Rule 15：If Delta=4 and Skew=-0.25 and Kurt＜ -0.5 Then Model=6

每條規則檢測偏斜系數α3和峰態系數α4的值，然后根據結果在知識庫中推薦一個品牌選擇模型。

3 結論及建議

這個知識庫的建立為決策者提供了簡單但是有力的工具。其中一個主要優勢是決策者很難觀察到的消費者行為的幾個不同類別可以用“如果……那么”這種簡單的規則來進行模型描述。分析被納入到一個簡單的框架中，決策者可以直接得到一個簡潔的建議，告訴他選擇最適合的那個模型去分析消費者行為和購買態度。

這個方法還有待拓展。第一個是拓展其它品牌選擇模型,現有知識庫中的品牌選擇模型無法描述一些特有的消費者購買行為以及決策行為，找到可以更有效解釋消費者偏好的規則。第二個是把規則灰色系統化。確定性的規則會使得一些購買行為無法匹配,而模糊的規則即使無法精確匹配，但有著更為優秀的匹配范圍。在建立的知識庫中，每個規則都聲明消費者行為被僅有的一個品牌選擇模型解釋。

另外，還需要指出很重要的一點，這些規則，不管他們的確切信息，僅僅只是提供了一個工具，無法取代決策者，只能輔助決策過程。這意味著建立的規則永遠只是作為建議提供給決策者。

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